取り組みの背景
既存の生産・品質データと現場の知見を、日々の分析や点検の優先順位づけに生かすことがテーマです。
実施した内容
- 蓄積済みの生産・品質データを、AIで照会・比較する分析へ接続。
- 不良・等級低下の位置や傾向を整理し、点検する候補を絞る。
- 品目構成などの比較条件を踏まえ、現場で確認すべき問いをつくる。
生産データを、現場で確かめる問いに。
アラミド製造では、既存のDXで蓄積した生産・品質データと現場の知見を、AIによる照会・分析につなげています。
図は左右にスクロールしてご覧いただけます。
どこで起きているか
不良や等級低下が繰り返し発生する位置、期間、傾向を整理します。
何と比べるか
単純な件数だけでなく、品目の構成が違う条件も考慮して比較します。
何を確かめるか
データが示す候補を現場の条件と照合し、原因と改善の可能性を検証します。
現在は分析・検証の段階です。点検候補を示すことと、原因や歩留まり改善を実証することは分けて扱います。
分析結果を、そのまま結論にしない。
比較条件、分析の根拠、次に確認することを同じ流れで扱い、データから現場の行動へつなぎます。
比較条件をそろえて、点検の優先順位を考える。
| 確認対象 | データで見ること | 次の確認 |
|---|---|---|
| 繰り返す位置 | 同じ箇所での発生傾向 | 現場条件の照合 |
| 等級の低下 | 品目構成を考慮した比較 | 記録・条件の確認 |
| 点検候補 | 優先順位づけの根拠 | 担当者による検証 |
説明用に再構成した画面・業務例です。実際の画面や実測値を示すものではありません。
比較条件を確認
品目構成が変わると単純な比較は難しくなります。どの条件で比較したかを確認します。
根拠に戻れるようにする
傾向や点検候補がどの記録から導かれたかを追い、現場の認識と照合します。
現場で検証し、次を決める
確認結果を踏まえて次の調査や改善を判断します。原因や改善効果は、現場での検証を通じて確認します。
進捗と確認できたこと
分析・検証の段階です。原因や改善効果は、現場の条件と照合して確かめる必要があり、歩留まり改善などの成果は未確定です。
自社への適用を考えるには
この事例を別の会社の業務に展開する際に、最初に確認する項目です。以下は導入検討のための提案です。
- 01
品目・期間・製造条件をそろえ、比較可能なデータを確認する。
- 02
点検候補の根拠を原記録まで追えるようにする。
- 03
現場で原因仮説を検証し、対策後の変化を別途測定する。
各事例はグループ内で進む取り組みです。掲載したすべてのシステムをPurple IOが単独で開発したことや、同一のDataHub・AI OS・Hybrid LLM構成で稼働することを示すものではありません。